● 摘要
本文主要研究并实现基于预测数据的动态路径诱导系统。动态路径诱导系统DRGS(Dynamic Route Guidance System)是智能交通系统ITS研究的一个重要方面，它基于电子、计算机、网络和通信等现代技术，通过获得的实时交通信息帮助出行者找到一条从出发点到目的地的最优路径。通过诱导驾驶员的出行行为来改善路面交通系统，防止交通阻塞的发生，减少车辆在道路上的逗留时间，并且最终实现交通流在路网中各个路段上的合理分配。因此，为用户提供及时、准确的交通诱导信息是动态路径诱导系统的首要目标。本文首先分析动态路径诱导系统的发展现状，研究基于预测数据的动态路径诱导系统的关键技术，主要包括动态路径规划算法和相应的道路网络数据模型、，然后在这些关键技术的基础上，设计了中心式路径诱导系统的系统架构，并实现其原型系统。本文在“节点－路段”的平面路网数据结构的基础上，设计了分层，分级，分区的多维路网模型。利用分层的路网模型清晰的指示了道路的拓扑结构；利用分区的小网格设计并借助路段方向属性作为索引，缩小搜索地图匹配的范围，减少地图匹配的时间；利用分级的路网模型能有效的减少后续规划算法的搜索范围。在传统A*算法的基础上，设计了一种基于预测数据的动态的路径规划算法，利用实时和预测的交通数据进行计算。多维的路网模型和动态路径规划算法相结合，保证了动态诱导系统的效率和准确性。在上述路网模型、动态路径规划算法以及相关技术的基础上，本文设计并实现了中心式动态诱导系统原型，为多种终端提供统一的路径诱导服务。利用大量随机的模拟数据进行测试，检验了本文设计的路径诱导系统关键算法的效率和准确性。在真实环境下的测试和对比试验，验证了整个动态路径诱导系统的实用性。